[發(fā)明專利]一種點云去噪及空洞修補方法

在審

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• 申請日: 2017-11-17
• 公開（公告）號: CN109801223A
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發(fā)明（設計）人: 葛晨陽;劉欣;謝艷梅
• 申請（專利權）人: 寧波盈芯信息科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

本公開涉及一種圖像處理技術，特別涉及一種點云去噪及空洞修補方法，包括：去噪：對散亂的點云通過濾波消除噪聲點和毛刺，突出點云的特征信息；點云空洞邊緣提取：找到經過濾波去噪后的點云的內外邊緣，確定內邊緣為空洞邊緣，進行空洞邊緣提取；點云空洞修補：在提取的空洞邊緣內部，找到小于設定閾值的點的位置，以該位置為中心設定兩層窗口，利用局部鄰域信息進行空洞修補。本公開通過對點云進行去噪和填補空洞，利于獲取更準確的三維點云，對點云的配準、三維重建有著重要的作用。

技術領域

本發(fā)明屬于圖像處理領域，具體涉及一種點云去噪及空洞修補方法。

背景技術

近年來，隨著三維圖像掃描技術取得的巨大發(fā)展，點云模型的優(yōu)勢也越來越明顯。以點云為研究對象的圖形學越來越受到關注，它在醫(yī)學、現代衛(wèi)星遙感測量、多媒體、機器視覺、智能監(jiān)控、三維重建、體感交互及3D打印等領域都有非常廣泛的應用。數據測量的完整性是三維重建成功的基礎，在實際測量和數據采集過程中，所采集的三維點云會存在噪聲，或者由于樣件局部的遮擋、樣件本身的損壞和測量手段的限制，使獲得的點云數據有缺失，即存在空洞。

現有的空洞修補算法，對空洞區(qū)域內部的修補進行了研究，通過建立Kd_tree自動提取出點云數據的全部邊界，利用二次曲面特征參數化邊界點列，最后通過徑向基函數表示的插值曲面計算位于殘缺區(qū)域的內部數據點，實現空洞的修補。然而，該算法在具體實施過程中會存在可能因為二次曲面逼近點列誤差過大而導致參數化失敗的問題，從而不利于點云的配準和三維重建。

發(fā)明內容

針對以上不足，本發(fā)明提供一種點云去噪及空洞修補方法，通過對散亂的點云進行去噪和空洞修補，可以獲取更準確的三維點云，對點云的配準、三維重建有重要作用。

一種點云去噪及空洞修補方法，包括：

S1：去噪：對散亂的點云通過濾波消除噪聲點和毛刺，突出點云的特征信息；

S2：點云空洞邊緣提取：找到經過濾波去噪后的點云的內外邊緣，確定內邊緣為空洞邊緣，進行空洞邊緣提取；

S3：點云空洞修補：在提取的空洞邊緣內部，找到小于設定閾值的點的位置，以該位置為中心設定兩層窗口，利用局部鄰域信息進行空洞修補；

進一步地，所述S1包括：

S11：選擇M*N模板窗口，將所述模板窗口沿深度圖進行行或列方向的位移滑動，在模板窗口里按照行、列等間距選取n個像素點，其中，n＝1，2，3…；

S12：對所述S11中選取的n個像素點的值進行排序并確定中值；

S13：用所述S12中獲得的中值替代窗口中心位置原始深度值；

S14：對所述S11～S13進行n次濾波循環(huán)，完成點云去噪，其中，n＞＝2；

進一步地，所述S2包括：

S21：計算三維點云中各數據點的K鄰域點，順序選取三維點云的數據點P作為待測點；

S22：將數據點P的K鄰域點投影到其法矢平面內，連接數據點P與鄰域點得到向量集；

S23：對邊界點進行檢測；

S24：將無序的點連成邊界線；

S25：對邊界線相鄰的邊界進行叉乘，根據Z軸分量的正負關系和邊界線的時針方向確定點云空洞的內外邊界；

進一步地，所述S3包括：

S31：記錄空洞邊界內深度值為0的位置0(x，y)；

S32：以0(x，y)為中心，定義一個分內外層的兩層窗口；